【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传感器标定，尤其涉及一种搭配移动机器人的传感器阵列标定方法及系统。
技术介绍
1、在万物互联背景下，智能化已成为时代发展的主旋律，智能应用与传感器密切相关，对于传统的室内空气环境检测或是有害气体监测传感器的标定方法而言，现有的普遍方法是建立标压舱，并将气体传感器放置其内逐一标定。
2、中国专利授权公告号：cn112683836b公开了一种基于bp神经网络的二氧化碳传感器的标定方法及其系统，方法包括：获取每个初始气体传感器的第一采集电压；将初始气体传感器的所有第一采集电压分为训练集、验证集和测试集，依次对待测试bp神经网络进行训练、验证和测试，以获取得到初始气体传感器的候选bp神经网络模型；获取待标定气体传感器的第二采集电压；将第二采集电压和与第二采集电压对应的环境温度输入到每个初始气体传感器的候选bp神经网络模型中，得到输出值，计算输出值和对应的二氧化碳浓度之间的差值，并计算所有差值的绝对值之和；将最小的绝对值之和对应的候选bp神经网络模型作为待标定气体传感器的标定bp神经网络模型。
3、但是，上述方法不能在保证标定精度的同时有效保证标定效率。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种搭配移动机器人的传感器阵列标定方法及系统。用以克服现有技术中不能在保证标定精度的同时有效保证标定效率的问题。
2、为实现上述目的，一方面，本专利技术提供一种搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，包括：
3、步骤s1，搭建标定环境，在标定环境
4、步骤s2，将搭载标准气体传感器的移动机器人布置于所述标定环境中，并以若干运行策略运行以采集标准浓度数据；
5、步骤s3，利用终端服务器将所述标定浓度数据和所述标准浓度数据在卷积神经网络模型中进行训练以获取所述若干标定气体传感器的标定模型并对若干标定气体传感器进行标定；
6、步骤s4，利用标定后的若干标定气体传感器采集标定后浓度数据，并利用终端服务器内的cfd模拟程序获取所述标定环境内的气体分布云图，终端服务器根据气体分布云图与所述标定后浓度数据生成各标定气体传感器的标定准确度并根据标定准确度判定标定效果以执行若干修正措施；
7、其中，所述标定环境的温度和气体浓度能够调节，且标定环境的压力、温度和湿度在单次采集过程中恒定，所述预设阵列满足沿纵向和横向的距离相同且相邻的标定气体传感器的采集互不干扰，所述运行策略包括运行路径、运行速度和运行姿态。
8、进一步地，在所述步骤s2中，所述终端服务器根据所述预设阵列的密度确定所述移动机器人的初始运行策略；
9、其中，所述初始运行策略满足所述移动机器人的运行姿态为传感器收束姿态，运行速度为初始速度，运行路径为能够经过所有标定气体传感器所在位置的最短路径，且移动机器人在各标定气体传感器所在位置的预设范围内停留预设时长以采集所述标准浓度数据；
10、所述传感器收束姿态满足所述标准气体传感器安装于所述移动机器人的表面，所述初始速度与所述预设阵列的密度成负相关，与所述标定环境的体积成正相关。
11、进一步地，在所述步骤s2中，所述移动机器人运行到任一所述标定气体传感器的预设范围时，所述移动机器人通过其搭载的流速传感器获取移动机器人所在位置的气体流速并判定所述预设范围的气体扰动特征，
12、若所述预设范围内未出现气体扰动特征，所述移动机器人以所述预设时长采集所述标准浓度数据；
13、所述气体扰动特征满足在所述预设范围内存在流动速度大于预设速度的气流。
14、进一步地，在所述步骤s2中，所述移动机器人在所述预设范围内存在气体扰动特征时执行采集稳定策略，
15、若所述预设范围在经过所述预设时长时存在所述气体扰动特征，所述终端服务器将所述移动机器人的运行姿态调整为传感器探出姿态，并采集所述标准浓度数据，且采集时长为所述预设时长；
16、所述采集稳定策略为所述移动机器人停止运行等待所述气体扰动特征消失，所述传感器探出姿态为所述标准气体传感器脱离所述移动机器人的表面并向所述标定气体传感器的方向探出，且移动机器人在传感器探出状态下，将所述运行速度根据所述标准气体传感器的探出量减小。
17、进一步地，在所述步骤s4中，所述终端服务器根据所述若干标定气体传感器的标定准确度确定各标定气体传感器的准确水平；
18、所述终端服务器在低准确水平下控制所述移动机器人以修正运行策略运行并执行所述步骤s2和步骤s3；
19、所述准确水平包括低准确水平、标定故障水平和高准确水平，低准确水平满足存在标定准确度小于准确度阈值的标定气体传感器且标定准确度小于准确度阈值的标定气体传感器的数量小于预设数量，所述修正运行策略满足运行速度为所述初始速度，运行路径为能够经过所有低于准确度阈值的标定气体传感器所在位置的最短路径。
20、进一步地，在所述步骤s4中，所述终端服务器在标定故障水平下启用预备机器人以所述初始运行策略运行并执行所述步骤s2～步骤s4，并生成对比数据集以确定标定故障原因；
21、所述标定故障水平满足存在标定准确度小于准确度阈值的标定气体传感器且标定准确度小于准确度阈值的标定气体传感器的数量大于等于预设数量，所述对比数据集包括执行所述步骤s2～步骤s4后各标定气体传感器的准确度，所述标定故障原因包括移动机器人故障和预设阵列布设错误。
22、进一步地，在所述步骤s4中，所述终端服务器在标定故障原因为移动机器人故障时以所述预备机器人的标定结果作为标定准确值；
23、所述故障原因为所述移动机器人故障时满足所述对比数据集的准确度处于所述低准确水平或所述高准确水平；
24、所述高准确水平满足标定准确度小于准确度阈值的标定气体传感器的数量为0。
25、进一步地，在所述步骤s4中，所述终端服务器在标定故障原因为预设阵列布设错误时，根据所述对比数据集对所述预设阵列和所述初始运行策略进行调节；
26、所述故障原因为所述移动机器人故障时满足所述对比数据集的准确度处于所述低准确水平或所述高准确水平。
27、另一方面，本专利技术提供一种搭配移动机器人的传感器阵列标定系统，包括：
28、空间模块，其用以为若干标定气体传感器提供标定环境；
29、移动采集模块，其与所述空间模块连接，包括若干用以移动采集所述若干标定气体传感器的标准浓度数据的移动采集单元；
30、中控模块，其分别与所述空间模块和所述移动采集模块连接，用以根据所述若干标定气体传感器的标定浓度数据和所述标准浓度数据在卷积神经网络模型中进行训练以获取所述若干标定气体传感器的标定模型并对所述若干标定气体传感器进行标定；
31、封装集成模块，其分别与所述空间模块、所述移动采集模块和所述中控模块连接，用以将标定后的若干标定气体传感器、移动采本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述终端服务器根据所述预设阵列的密度确定所述移动机器人的初始运行策略；
3.根据权利要求2所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述移动机器人运行到任一所述标定气体传感器的预设范围时，所述移动机器人通过其搭载的流速传感器获取移动机器人所在位置的气体流速并判定所述预设范围的气体扰动特征，
4.根据权利要求3所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述移动机器人在所述预设范围内存在气体扰动特征时执行采集稳定策略，
5.根据权利要求4所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述终端服务器根据所述若干标定气体传感器的标定准确度确定各标定气体传感器的准确水平；
6.根据权利要求5所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述终端服务器在标定故障水平下启用
7.根据权利要求6所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述终端服务器在标定故障原因为移动机器人故障时以所述预备机器人的标定结果作为标定准确值；
8.根据权利要求7所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述终端服务器在标定故障原因为预设阵列布设错误时，根据所述对比数据集对所述预设阵列和所述初始运行策略进行调节；
9.一种应用于权利要求1-8所述方法的搭配移动机器人的传感器阵列标定系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定系统，其特征在于，所述移动采集单元搭载有用以采集所述标准浓度数据的标准气体传感器和用以采集气体流速的流速传感器；
...【技术特征摘要】
1.一种搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述终端服务器根据所述预设阵列的密度确定所述移动机器人的初始运行策略；
3.根据权利要求2所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述移动机器人运行到任一所述标定气体传感器的预设范围时，所述移动机器人通过其搭载的流速传感器获取移动机器人所在位置的气体流速并判定所述预设范围的气体扰动特征，
4.根据权利要求3所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述移动机器人在所述预设范围内存在气体扰动特征时执行采集稳定策略，
5.根据权利要求4所述的搭配移动机器人的传感器阵列标定方法，其特征在于，在所述步骤s4中，所述终端服务器根据所述若干标定气体传感器的标定准确度确定各标定气体传感器的准确水平；
6.根据权利要求5所述的...
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